4D-CT imaging of a volume influenced by respiratory motion on multi-slice CT
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We propose a new scanning protocol for generating 4D-CT image data sets influenced by respiratory motion. A cine scanning protocol is used during data acquisition, and two registration methods are used to sort images into temporal phases. A volume is imaged in multiple acquisitions of 1 or 2 cm length along the cranial-caudal direction. In each acquisition, the scans are continuously acquired for a time interval greater than or equal to the average respiratory cycle plus the duration of the data for an image reconstruction. The x ray is turned off during CT table translation and the acquisition is repeated until the prescribed volume is completely scanned. The scanning for 20 cm coverage takes about 1 min with an eight-slice CT or 2 mins with a four-slice CT. After data acquisition, the CT data are registered into respiratory phases based on either an internal anatomical match or an external respiratory signal. The internal approach registers the data according to correlation of anatomy in the CT images between two adjacent locations in consecutive respiratory cycles. We have demonstrated the technique with ROIs placed in the region of diaphragm. The external approach registers the image data according to an externally recorded respiratory signal generated by the Real-Time Position Management (RPM) Respiratory Gating System (Varian Medical Systems, Palo Alto, CA). Compared with previously reported prospective or retrospective imaging of the respiratory motion with a single-slice or multi-slice CT, the 4D-CT method proposed here provides (1) a shorter scan time of three to six times faster than the single-slice CT with prospective gating; (2) a shorter scan time of two to four times improvement over a previously reported multi-slice CT implementation, and (3) images over all phases of a breathing cycle. We have applied the scanning and registration methods on phantom, animal and patients, and initial results suggest the applicability of both the scanning and the registration methods.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle